बिजनेस एनालिस्ट से लेकर मैनेजमेंट कंसल्टेंट तक एक्सेल और गूगल शीट का सबसे ज्यादा इस्तेमाल किया गया है। यह Google के पत्रक उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस को सार्वभौमिक रूप से परिचित बनाता है और डेटा को संग्रहीत और हेरफेर करना आसान बनाता है। यदि आप एक छोटे डेटासेट के लिए एक सरल, त्वरित, लागत-कुशल समाधान की तलाश कर रहे हैं, तो Google स्प्रेडशीट DBMS (डेटा बेस मैनेजमेंट सिस्टम) के लिए एक अच्छा विकल्प है।
अक्सर, छोटे व्यवसायों और परियोजनाओं को एक जटिल डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली स्थापित करने के लिए संसाधनों और कुशल श्रम की कमी का सामना करना पड़ता है। इन मामलों में, आसान कनेक्टिविटी, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सुविधाएँ और एक्सेस और नियंत्रण साझाकरण विकल्प प्रदान करते हुए, Google पत्रक बचाव के लिए आते हैं। याद रखें कि मानक DBMS के विपरीत, यह अभी भी बड़े डेटासेट और बहुत जटिल प्रश्नों को संभालने के लिए मापनीय नहीं है।
इस ब्लॉग में, मैं चर्चा करूँगा कि डेटाबेस के रूप में Google शीट का उपयोग कैसे करें और उपलब्ध विभिन्न विधियाँ!
Google स्प्रेडशीट्स से डेटा आयात और निर्यात कैसे करें?
डेटाबेस का उपयोग करने का पहला चरण यह जानना है कि कच्ची फाइलों या अन्य प्रारूपों से डेटा कैसे आयात किया जाए। फिर, हमें डेटाबेस को जोड़ने, हटाने या अपडेट करने के लिए टूल/विकल्पों को जानना होगा। इस खंड में, मैं चार विधियों पर चर्चा करूँगा जिनके द्वारा आप Google पत्रक से डेटा आयात/माइग्रेट और निर्यात कर सकते हैं।
विधि #1: मैन्युअल रूप से डेटा आयात करें:
सबसे सीधा तरीका, जहां कोई भी व्यक्ति Google स्प्रेडशीट बनाता है और डेटा को अलग-अलग कॉलम फ़ील्ड में मैन्युअल रूप से दर्ज करता है। यह संभव है जब डेटासेट आकार में छोटा हो, और परिवर्तन/अद्यतन की आवृत्ति कम हो। उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि आप एक कलाकार हैं जो पेंटिंग बेचते हैं और लेन-देन को Google स्प्रेडशीट में दर्ज करके रिकॉर्ड करते हैं। आप नीचे दिए गए चित्र में इस डेटा का एक नमूना देख सकते हैं, जिसका उपयोग मैं इस ब्लॉग में एक उदाहरण के रूप में करूँगा।
अंजीर) Transactions.csv फ़ाइल
आगे चयनात्मक अनुभागों को देखने के लिए आप फ़िल्टर जैसे टूल का उपयोग कर सकते हैं और क्रमित कर सकते हैं। "फ़ाइल->डाउनलोड करें" विकल्प से अपनी पसंद के फ़ॉर्मैट में डेटा निर्यात करना आसान है।
लेकिन क्या होता है जब कलाकार का विस्तार होता है और डेटासेट का आकार बड़ा हो जाता है? आपको एपीआई या नैनोनेट्स का उपयोग करने जैसे अधिक कुशल विकल्पों की तलाश करनी होगी। कैसे पता लगाने के लिए पढ़ना जारी रखें!
विधि#2 Google पत्रक API का उपयोग करें:
डेटा के आयात और निर्यात को स्वचालित करने का एक लोकप्रिय तरीका Google पत्रक के एपीआई के माध्यम से है। एपीआई का उपयोग करने के लिए आपको एक सेवा खाता बनाना होगा और प्रमाणीकरण पूरा करना होगा।
इसके बारे में जाने के लिए यहां एक चरणबद्ध मार्गदर्शिका दी गई है:
- Google क्लाउड कंसोल में Google पत्रक API को सक्षम करें। अधिक विस्तृत निर्देशों के लिए, आप उनकी जाँच कर सकते हैं आधिकारिक गाइड.
- एक नया प्रोजेक्ट बनाएं और OAuth सहमति स्क्रीन सेट अप करें।
- एक नया सेवा खाता बनाकर और JSON कुंजी डाउनलोड करके अपने प्रोजेक्ट के लिए क्रेडेंशियल जनरेट करें. JSON कुंजी फ़ाइल को सुरक्षित रूप से सहेजना सुनिश्चित करें।
- Google पत्रक को सेवा खाते के ईमेल पते के साथ साझा करें।
- पैकेज को स्थापित करने के लिए 'पाइप इंस्टॉल google-api-python-client' चलाएं
फिर, आप Google स्प्रेडशीट में उपरोक्त लेनदेन.csv फ़ाइल को आयात करने के लिए नीचे दिखाए गए अनुसार पायथन में एक सरल कोड लिख सकते हैं।
import os
import csv
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build
from googleapiclient.errors import HttpError # Set the path to your JSON key file
key_path = 'key.json' # Set the ID of your Google Sheet
sheet_id = 'paintings_sales' # Authenticate with the Google Sheets API using your JSON key file
creds = None
if os.path.exists(key_path):
creds = service_account.Credentials.from_service_account_file(
key_path, scopes=['https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets']) # Create a new Google Sheets API client
service = build('sheets', 'v4', credentials=creds) # Open the CSV file and read the data
with open('transactions.csv', 'r') as csv_file:
csv_data = csv.reader(csv_file)
values = [row for row in csv_data] # Set the range where you want to insert the data in your Google Sheet
range_name = 'Sheet1!A1:E'
# Build the request to insert the data into the Google Sheerequest_body = { 'range': range_name, 'majorDimension': 'ROWS', 'values': values
}
request = service.spreadsheets().values().update(
spreadsheetId=sheet_id, range=range_name, valueInputOption='USER_ENTERED', body=request_body)
# Execute the request to insert the data into the Google Sheet
response = request.execute()
विधि #3 अन्य डेटाबेस से डेटा माइग्रेट करें:
Google स्प्रेडशीट अन्य डेटाबेस से डेटा के आसान माइग्रेशन का भी समर्थन करती है। आवश्यकता के अनुसार, आप CSV फ़ाइल के रूप में Airtable और BigQuery जैसे अन्य डेटाबेस से डेटा के एक बैच का चयन और माइग्रेट कर सकते हैं और इसे Google पत्रक पर अपलोड कर सकते हैं।
विधि #4। नैनोनेट्स का प्रयोग करें:
क्या होगा यदि कलाकार अपनी बिक्री के डिजिटल चालान ईमेल करता है और वहां से लेनदेन डेटा आयात करना चाहता है? नैनोनेट्स यहाँ जाने के लिए समाधान है!
नैनोनेट्स एक एआई-संचालित प्लेटफॉर्म है जो प्रासंगिक डेटा को स्वचालित रूप से निकालने और इसे एक स्प्रेडशीट प्रारूप में परिवर्तित करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है जिसे आसानी से Google पत्रक में आयात किया जा सकता है। नैनोनेट्स मैन्युअल डेटा प्रविष्टि को समाप्त करके और आपकी डेटा प्रविष्टि प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करके आपका समय बचा सकते हैं। OCR में उच्च सटीकता होती है और यह कई दस्तावेज़ स्वरूपों और फ़ाइल आकारों को संभाल सकता है। चालान ओसीआर और रसीद ओसीआर सहित विशिष्ट व्यावसायिक उपयोग के मामलों के लिए कई ओसीआर मौजूद हैं। एक उदाहरण देखें!
आरंभ करने के लिए, ए के लिए साइन अप करें नैनोनेट्स खाता और अपना दस्तावेज़ या पीडीएफ फाइल अपलोड करें। स्थापित करना
Google पत्रक के साथ आपकी वेबसाइट के लिए डेटाबेस
Google पत्रक छोटी वेबसाइटों के लिए एक सरल और लागत-प्रभावी डेटाबेस हो सकता है। यदि आप अपनी वेबसाइट के लिए एक डेटाबेस सेट अप करना चाहते हैं, तो आप वेब स्क्रैप करने और डेटा प्राप्त करने के लिए Google पत्रक का उपयोग कर सकते हैं।
आरंभ करने के लिए, पहले एक नई Google शीट खोलें और "टूल" और फिर "स्क्रिप्ट एडिटर" चुनें। यहां, आप डेटा आयात और हेरफेर जैसे कार्यों को निष्पादित करने के लिए सरल कोड स्क्रिप्ट लिख सकते हैं।
अंतर्निहित आयातएक्सएमएल फ़ंक्शन आपको वेबसाइट के Xpath और URL को इनपुट करके डेटा निकालने की अनुमति देता है।
आप का उपयोग कर सकते हैं HTML आयात करें HTML तालिकाओं से डेटा परिमार्जन करने का कार्य। यह किसी विशेष पंक्ति या स्तंभ को चुनने के लिए अतिरिक्त विकल्प भी प्रदान करता है। क्या होगा यदि आप ऐसे डेटा को निकालना चाहते हैं जो किसी विशेष पैटर्न से मेल खाता हो, जैसे कि इनवॉइस नंबर पर चित्रों का उल्लेख किया गया मूल्य?
आप का उपयोग कर सकते हैं संदर्भ उसी के लिए कार्य करें। नीचे दिए गए स्निप में, मैंने इन सामान्य कार्यों के सिंटैक्स और उदाहरणों को शामिल किया है। इसकी जांच - पड़ताल करें!
#Syntax: IMPORTXML(url, xpath_query)
IMPORTXML("https://www.flagster.com", "decor_flags")
# Syntax: IMPORTHTML(url, query, index)
IMPORTHTML(‘hhtps://www.abstractart.com’,’table’,3)
#IMPORTDATA(url)
#Syntax: REGEXEXTRACT(text, regular_expression)
यदि आप इसके बारे में अधिक चरणों की तलाश कर रहे हैं, तो आप इसे देख सकते हैं गाइड
HTML पेज के लिए डेटाबेस के रूप में Google पत्रक का उपयोग करें
आप डेटाबेस के रूप में Google पत्रक के साथ एक HTML पृष्ठ बना सकते हैं, इसे सेट अप कर सकते हैं और सामग्री को गतिशील रूप से इंटरैक्ट और प्रबंधित कर सकते हैं। Google Apps स्क्रिप्ट वातावरण तक पहुँचने के लिए Tools => Script Editor पर नेविगेट करें। यहां, आप एक HTML वेब पेज के लिए नीचे दिखाए गए सरल कोड को लिख सकते हैं, जहां उपयोगकर्ता इनपुट फ़ील्ड में डेटा दर्ज करता है और Google शीट पर लिखा जाता है।
<!DOCTYPE html>
<html>
<body>
<table width="100" border="3" id="paintings"></table><br><br>
<input id="enterdata" type="text"/><button onclick="writeData()">Write Data</button>
<script>
function input_data(values) {
values.forEach(function(item, index) {
var tbl = document.getElementById("table");
tbl.innerHTML += '<tr><td>' + item[0] + '</td></tr>';
});
}
google.script.run.withSuccessHandler(input_data).readData();
function extract_data() {
var temp = document.getElementById("enterdata").value;
var tbl = document.getElementById("table")
tbl.innerHTML += '<tr><td>' + temp + '</td></tr>';
google.script.run.extract_data(temp);
document.getElementById("enterdata").value = null;
}
</script>
</body>
</html>
उपरोक्त कोड में डेटा प्रदर्शित करने के लिए "पेंटिंग" की आईडी वाला एक टेबल तत्व है। "एंटरडाटा" की एक आईडी के साथ एक इनपुट फ़ील्ड है, और एक बटन तत्व है जो क्लिक करने पर जावास्क्रिप्ट फ़ंक्शन "राइटडाटा ()" को निष्पादित करता है।
वेब पेज लोड होने, डेटा पुनर्प्राप्त करने और Google शीट्स को पॉप्युलेट करने पर "input_data ()" निष्पादित हो जाएगा। जबकि, जब "extract_data ()" निष्पादित किया जाता है, तो Google Apps स्क्रिप्ट को तालिकाओं में डेटा लिखने के लिए तैनात किया जाता है। यह Google पत्रक से डेटा पुनर्प्राप्त करने के लिए Google Apps स्क्रिप्ट का उपयोग करता है और पुनर्प्राप्त मानों के साथ तालिका को पॉप्युलेट करता है। HTML पृष्ठ से Google Apps स्क्रिप्ट फ़ंक्शन "readData ()" और "extract_data ()" को निष्पादित करने के लिए "google.script.run" विधि का उपयोग करें।
इस पद्धति का एक लाभ उपलब्ध अन्य Google पारिस्थितिकी तंत्र सुविधाओं के साथ आसान सहयोग, पहुंच और एकीकरण है।
Django ऐप के लिए डेटाबेस के रूप में Google पत्रक का उपयोग करें
Django एक वेब ढांचा है जो आपको जल्दी से वेब एप्लिकेशन बनाने की अनुमति देता है। यह SQLite नामक एक अंतर्निहित डेटाबेस के साथ आता है, लेकिन MySQL, PostgreSQL और Oracle जैसे अन्य डेटाबेस का भी समर्थन करता है। जबकि SQLite विकास के लिए बहुत अच्छा है, यह उत्पादन के उपयोग के लिए उपयुक्त नहीं है। यहीं से Google पत्रक काम आता है।
आइए जानें कि कैसे Django को Google पत्रक से जोड़ा जाए और इसे डेटाबेस के रूप में उपयोग किया जाए! Django को Google पत्रक से कनेक्ट करने के लिए, API का उपयोग करें। यदि आपको याद नहीं है, तो आप देख सकते हैं कि हम नई Google शीट के लिए API और सेवा खाता कैसे सेट करते हैं। अब, Django ऐप डायरेक्टरी में कोड लिखते हैं।
import os
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets']
SERVICE_ACCOUNT_FILE = os.path.join(BASE_DIR, 'path/to/credentials.json')
SPREADSHEET_ID = 'spreadsheet_120' creds = None
creds = service_account.Credentials.from_service_account_file(
SERVICE_ACCOUNT_FILE, scopes=SCOPES) service = build('sheets', 'v4', credentials=creds)
sheet = service.spreadsheets() def read_data(sheet_name):
result = sheet.values().get(spreadsheetId=SPREADSHEET_ID, range=sheet_name).execute()
data = result.get('values', [])
return data def write_data(sheet_name, data):
body = { 'values': data
}
result = sheet.values().append(spreadsheetId=SPREADSHEET_ID, range=sheet_name, valueInputOption='USER_ENTERED', insertDataOption='INSERT_ROWS', body=body).execute()
return result
आप स्प्रेडशीट आईडी को एक पैरामीटर के रूप में प्रदान कर सकते हैं। इसके बाद, मैं प्रदर्शित करूँगा कि हमारे चित्रों के डेटासेट के लेन-देन को संग्रहीत करने और पुनः प्राप्त करने के लिए एक सरल Django ऐप कैसे बनाया जाए।
python manage.py startapp paintings_database
from django.db import models
class painting(models.Model):
name = models.CharField(max_length=255)
email = models.EmailField()
phone = models.CharField(max_length=20)
from django import forms
from .models import painting
class paintingForm(forms.ModelForm):
class Meta:
model = painting
fields = ['name', 'email', 'phone']
from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponseRedirect
from .forms import paintingForm
from .google_sheets import read_data, write_data
def painting_list(request):
data = read_data('Sheet1') # Replace 'Sheet1' with the name of your sheet
people = []
for row in data[1:]:
painting = { 'name': row[0], 'email': row[1], 'sale_price': row[2]
}
people.append(painting)
context = {'people': people}
return render(request, 'gs_database/painting_list.html', context)
def painting_create(request):
if request.method == 'POST':
form = paintingForm(request.POST)
if form.is_valid():
data = [[form.cleaned_data['name'], form.cleaned_data['email'], form.cleaned_data['sale_price']]]
write_data('Sheet1', data)
return HttpResponseRedirect('/painting-list/')
else:
form = paintingForm()
context = {'form': form}
return render(request, 'paintings_database/painting_create.html', context)
मैंने एक वर्ग 'पेंटिंग' को विभिन्न डेटा विशेषताओं और एक फॉर्म के लिंक के साथ परिभाषित किया। मैं तब फॉर्म के डेटा तक पहुंचता हूं, लिखता हूं और हेरफेर करता हूं। कुल मिलाकर, यदि आप अभी शुरुआत कर रहे हैं तो यह एक बढ़िया विकल्प है, क्योंकि इसे स्थापित करना और उपयोग करना आसान है
वर्डप्रेस वेबसाइट के लिए डेटाबेस के रूप में Google पत्रक का उपयोग करें
आज की डिजिटल दुनिया में, लोग माध्यम, वर्डप्रेस आदि पर नियमित रूप से कहानियां लिखते और साझा करते हैं। हमारे लिए सौभाग्य की बात है कि हम शीट्स डेटाबेस ऐड-ऑन का उपयोग कर सकते हैं और आसानी से आपकी वर्डप्रेस वेबसाइट को शीट से जोड़ सकते हैं। फिर आप डेटा को आसानी से स्टोर और पुनर्प्राप्त कर सकते हैं। विविध प्लग-इन जैसे हैं शीटडीबी यह वर्डप्रेस से लिंक करने के लिए हो सकता है। एक बार लिंक और सक्रिय होने के बाद, डेटा को कई स्वरूपों में प्रदर्शित किया जा सकता है, जैसे कि टेबल और ग्राफ़ के साथ-साथ फ़िल्टर और क्वेरी करने का विकल्प।
आपको यह तरीका कब अपनाना चाहिए?
यदि आप एक गतिशील वेबसाइट बनाना चाहते हैं जो शीट से डेटा खींचती है, या यदि आप वर्डप्रेस प्लगइन के बैकएंड के रूप में शीट का उपयोग करना चाहते हैं। हालाँकि, वर्डप्रेस की कमियों में से एक यह है कि यह काफी संसाधन-गहन हो सकता है। यदि आप सावधान नहीं हैं, तो आपकी वर्डप्रेस वेबसाइट आपको होस्टिंग फीस में बहुत पैसा खर्च कर सकती है।
इन्वेंट्री डेटाबेस के रूप में Google पत्रक का उपयोग करें
भौतिक उत्पादों को ऑनलाइन बेचने वाले किसी भी कलाकार या छोटे व्यवसायी के लिए इन्वेंटरी प्रबंधन महत्वपूर्ण है। कच्चे माल की संख्या, उत्पादन में ऑर्डर, सप्लायर ऑर्डर और मूल्य वृद्धि पर डेटा को समय पर अपडेट करने की आवश्यकता है। एक सुव्यवस्थित इन्वेंट्री डेटाबेस स्टॉक-आउट, ओवरस्टॉक और इन्वेंट्री संकोचन से बचने में आपकी मदद करके आपका समय और पैसा बचा सकता है। इन्वेंट्री और आपूर्ति श्रृंखला डेटा को कम करने वाले डेटाबेस को बनाए रखने की प्रथा को 'इन्वेंट्री डेटाबेस प्रबंधन' कहा जाता है।
Google पत्रक ऐपशीट उत्पाद के साथ वस्तु-सूची प्रबंधन ऐप सेट करने के लिए एक-स्टॉप समाधान प्रदान करता है। विशिष्ट उपयोग के मामले में यह बहुत सारी इन-बिल्ट सुविधाओं के साथ आता है। इसलिए, सीमित डेटा आकार वाले स्टार्टअप्स और छोटे व्यवसायों के लिए अपनी इन्वेंट्री के लिए Google पत्रक आज़माना चाहिए!
क्या आपको Google पत्रक को संबंधपरक डेटाबेस के रूप में उपयोग करना चाहिए?
संक्षेप में, नहीं.
यदि आप RDBMS प्रणाली से अपरिचित हैं, तो मैं एक संक्षिप्त विवरण देता हूँ। एक रिलेशनल डेटाबेस एक डेटाबेस है जो एक दूसरे से संबंधित तालिकाओं में डेटा संग्रहीत करता है। रिलेशनल डेटाबेस में, डेटासेट में कई टेबल सामान्य फ़ील्ड या कुंजियों से जुड़े होते हैं। बेहतर समझने के लिए नीचे दी गई उदाहरण छवि देखें। इस तरह के डेटाबेस का उपयोग अक्सर बड़ी मात्रा में डेटा को स्टोर करने के लिए किया जाता है जिसे कई उपयोगकर्ताओं द्वारा एक्सेस करने की आवश्यकता होती है।
Google पत्रक एक संबंधपरक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली के रूप में काम करने के लिए नहीं बनाए गए थे और जटिल डेटा संरचनाओं और क्वेरी आवश्यकताओं के मामलों में विफल हो सकते हैं।
Google पत्रक के साथ डेटा की कल्पना करें।
जबकि हम डेटा संग्रह और भंडारण पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, आइए डेटा का विश्लेषण करने और पैटर्न कैप्चर करने के अगले चरण को न भूलें। Google पत्रक बार चार्ट, हिस्टोग्राम, पाई चार्ट और बहुत कुछ सहित डेटा को विभिन्न रूपों में देखने के लिए कई टूल प्रदान करता है।
आप आउटलेयर का पता लगा सकते हैं, विभिन्न समय अवधि में रुझानों की तुलना कर सकते हैं और अंतर्दृष्टि को रचनात्मक तरीके से प्रस्तुत कर सकते हैं! नीचे, मैं त्वरित रूप से दिखाता हूं कि चयनित डेटा के लिए Google पत्रक में चार्ट प्रकार कैसे बनाएं और बदलें।
Google पत्रक का उपयोग Google फ़ॉर्म से डेटाबेस के रूप में करना
Google फ़ॉर्म अपने आसान इंटरफ़ेस और त्वरित प्रतिक्रिया समय के कारण तेज़ी से लोकप्रिय हो गए हैं। क्या आप जानते हैं कि आप अपने Google फ़ॉर्म को स्प्रेडशीट डेटाबेस से लिंक कर सकते हैं?
एक बार जब आप उन्हें लिंक कर लेते हैं, तो आपके फॉर्म में एकत्र किया गया डेटा अपने आप शीट में जुड़ जाएगा। आप स्क्रिप्ट एडिटर में नीचे दिए गए कोड का उपयोग कर सकते हैं।
function onFormSubmit(e) {
var sheet = SpreadsheetApp.getActiveSheet();
var row = sheet.getLastRow();
var data = e.namedValues;
sheet.getRange(row, 1).setValue(data['Name'][0]);
sheet.getRange(row, 2).setValue(data['Email Address'][0]);
sheet.getRange(row, 3).setValue(data['Sale price’’][0]);}
इसके बाद, अपने Google फॉर्म के "जवाब" टैब पर नेविगेट करें और "स्प्रेडशीट बनाएं" चुनें। आपको "लिंक फॉर्म" का विकल्प देखने में सक्षम होना चाहिए। इतना ही! डेटा को पंक्तियों में व्यवस्थित किया जाएगा और Google पत्रक के शक्तिशाली टूल का उपयोग करके इसे सॉर्ट, फ़िल्टर और विश्लेषण किया जा सकता है। व्यक्तिगत परियोजनाओं के लिए एक सुव्यवस्थित डेटाबेस स्थापित करने, सर्वेक्षण डेटा एकत्र करने आदि के लिए यह एक त्वरित और कुशल तरीका है।
नैनोनेट्स के साथ किसी भी डेटाबेस में डेटा प्रविष्टि को स्वचालित करें
नैनोनेट्स का शक्तिशाली ओसीआर और वर्कफ्लो ऑटोमेशन प्लेटफॉर्म बिना कोड इंटरफेस वाले किसी भी डेटा स्रोत से डेटा प्रविष्टि को जल्दी से स्वचालित कर सकता है। डेटा निकालने और सिंक करने के दौरान उच्च डेटा सटीकता सुनिश्चित करने के लिए नैनोनेट्स में शीर्ष सीआरएम, ईआरपी और डेटाबेस के साथ आसान एकीकरण है।
डेटाबेस को नियमित रूप से अपडेट करने के बारे में कम चिंता करें और आसानी से असंरचित दस्तावेज़ डेटा को नैनोनेट्स के साथ संरचित प्रारूप में परिवर्तित करें। नैनोनेट्स के एकीकरण की जाँच करें।
दस्तावेज़ रूपांतरण प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए, हमारे मुफ़्त OCR टूल देखें:
निष्कर्ष
हमने अब तक Google शीट डेटाबेस के विविध उपयोग-मामले देखे हैं! याद रखें कि Google पत्रक की शक्ति का सबसे अच्छा एहसास तब होता है जब यह Google पारिस्थितिक तंत्र के अन्य उपकरणों जैसे Google रूपों, एपीआई, ऐपस्टोर और बहुत कुछ के साथ एकीकृत होता है। लेकिन, उनके पास अभी भी पारंपरिक डेटाबेस की कई कार्यात्मकताओं की कमी है और जैसे-जैसे वे विस्तार करते हैं, व्यवसायों को अपग्रेड करना चाहिए। Google शीट पर संवेदनशील तृतीय पक्ष जानकारी संग्रहीत करने के लिए भी सुरक्षा संबंधी चिंताएँ हो सकती हैं। समय की आवश्यकता के अनुसार अनुकूलन और सुधार करें! आशा है आपको पढ़कर अच्छा लगा होगा!
डेटाबेस बनाने के लिए आपको Google पत्रक कब चुनना चाहिए?
Google पत्रक का एक बड़ा नुकसान इसकी उन्नत स्तर पर सीमित कार्यक्षमता है, जिसका अर्थ है कि यह बहुत स्केलेबल नहीं है और यह अधिक जटिल डेटाबेस बनाने के लिए सबसे अच्छा उपकरण नहीं है। एक्सेल के यूजर इंटरफेस (यूआई) से इसकी समानता के कारण, इसमें सीखने की अवस्था काफी उथली है।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- मिंटिंग द फ्यूचर डब्ल्यू एड्रिएन एशले। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://nanonets.com/blog/how-to-use-google-sheets-as-a-database/
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- सीआरएम
- महत्वपूर्ण
- वक्र
- तिथि
- आंकड़ा प्रविष्टि
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
- डाटाबेस
- डेटाबेस
- डेटासेट
- परिभाषित
- दिखाना
- तैनात
- विस्तृत
- विकास
- डीआईडी
- विभिन्न
- डिजिटल
- डिजिटल दुनिया
- हानि
- खोज
- चर्चा करना
- डिस्प्ले
- कई
- Django
- दस्तावेज़
- dont
- नीचे
- कमियां
- गतिशील
- गतिशील
- e
- से प्रत्येक
- आसानी
- पारिस्थितिकी तंत्र
- संपादक
- कुशल
- तत्व
- नष्ट
- ईमेल
- ईमेल
- सुनिश्चित
- सुनिश्चित
- दर्ज
- में प्रवेश करती है
- प्रविष्टि
- वातावरण
- ईआरपी (ERP)
- त्रुटियाँ
- आदि
- उदाहरण
- उदाहरण
- एक्सेल
- निष्पादित
- निष्पादित करता है
- विस्तार
- फैलता
- स्पष्टीकरण
- निर्यात
- उद्धरण
- चेहरा
- असफल
- परिचित
- संभव
- विशेषताएं
- फीस
- खेत
- फ़ील्ड
- आकृति
- पट्टिका
- फ़ाइलें
- फ़िल्टर
- फ़िल्टर
- खोज
- प्रथम
- ध्यान केंद्रित
- के लिए
- स्टार्टअप्स के लिए
- प्रपत्र
- प्रारूप
- रूपों
- ढांचा
- मुक्त
- फ्री ओसीआर टूल्स
- आवृत्ति
- से
- समारोह
- कार्यक्षमताओं
- कार्यक्षमता
- कार्यों
- आगे
- मिल
- देना
- Go
- अच्छा
- गूगल
- Google मेघ
- गूगल की
- रेखांकन
- महान
- उगता है
- गाइड
- संभालना
- हाथ
- हो जाता
- है
- मदद
- यहाँ उत्पन्न करें
- हाई
- आशा
- होस्टिंग
- कैसे
- How To
- तथापि
- एचटीएमएल
- http
- HTTPS
- i
- मैं करता हूँ
- ID
- की छवि
- आयात
- in
- शामिल
- सहित
- तेजी
- अनुक्रमणिका
- व्यक्ति
- करें-
- निवेश
- अंतर्दृष्टि
- स्थापित
- निर्देश
- एकीकृत
- एकीकरण
- एकीकरण
- बातचीत
- इंटरफेस
- सूची
- इन्वेंटरी प्रबंधन
- चालान ओसीआर
- IT
- आईटी इस
- जावास्क्रिप्ट
- JSON
- रखना
- कुंजी
- Instagram पर
- जानना
- श्रम
- रंग
- बड़ा
- सीख रहा हूँ
- चलें
- स्तर
- पसंद
- सीमित
- LINK
- जुड़ा हुआ
- लिंक
- देखिए
- देख
- लॉट
- निम्न
- मशीन
- यंत्र अधिगम
- बनाया गया
- को बनाए रखने के
- प्रमुख
- बनाता है
- प्रबंधन
- प्रबंध
- जोड़ - तोड़
- गाइड
- मैन्युअल
- बहुत
- सामग्री
- मई..
- साधन
- मध्यम
- उल्लेख किया
- मेटा
- तरीका
- तरीकों
- विस्थापित
- प्रवास
- आदर्श
- मॉडल
- धन
- अधिक
- अधिक कुशल
- अधिकांश
- विभिन्न
- MySQL
- नाम
- नेविगेट करें
- आवश्यकता
- की जरूरत है
- नया
- अगला
- संख्या
- OAuth
- प्राप्त
- ओसीआर
- of
- on
- ONE
- ऑनलाइन
- खुला
- विकल्प
- ऑप्शंस
- पेशीनगोई
- आदेशों
- संगठित
- OS
- अन्य
- कुल
- अधिस्कन्ध
- पृष्ठ
- चित्रों
- प्राचल
- विशेष
- पार्टी
- पथ
- पैटर्न
- पैटर्न उपयोग करें
- पीडीएफ
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